Medindo a aprendizagem estatística entre modalidades e domínios em crianças em idade escolar através de uma plataforma online e técnicas de neuroimagem

Apresentado aqui está um protocolo que introduz um conjunto de tarefas de aprendizagem estatística favorável às crianças voltadas para examinar o aprendizado das crianças sobre padrões estatísticos temporais entre domínios e modalidades sensoriais. As tarefas desenvolvidas coletam dados comportamentais usando a plataforma baseada na Web e dados de ressonância magnética funcional (fMRI) baseados em tarefas para examinar o engajamento neural durante o aprendizado estatístico.

A aprendizagem estatística, uma habilidade fundamental para extrair regularidades no ambiente, é frequentemente considerada um mecanismo de apoio central do desenvolvimento da primeira língua. Embora muitos estudos de aprendizagem estatística sejam realizados dentro de um único domínio ou modalidade, evidências recentes sugerem que essa habilidade pode diferir com base no contexto em que os estímulos são apresentados. Além disso, poucos estudos investigam a aprendizagem à medida que se desenrola em tempo real, em vez de focar no resultado da aprendizagem. Neste protocolo, descrevemos uma abordagem para identificar a base cognitiva e neural da aprendizagem estatística, dentro de um indivíduo, entre domínios (linguístico versus não linguístico) e modalidades sensoriais (visuais e auditivos). As tarefas são projetadas para lançar o mínimo de demanda cognitiva possível nos participantes, tornando-a ideal para crianças jovens em idade escolar e populações especiais. A natureza baseada na web das tarefas comportamentais oferece uma oportunidade única para alcançarmos populações mais representativas em todo o país, estimar tamanhos de efeito com maior precisão e contribuir para pesquisas abertas e reprodutíveis. As medidas neurais fornecidas pela tarefa de ressonância magnética funcional (fMRI) podem informar os pesquisadores sobre os mecanismos neurais envolvidos durante a aprendizagem estatística, e como estes podem diferir entre os indivíduos com base no domínio ou modalidade. Finalmente, ambas as tarefas permitem a medição do aprendizado em tempo real, uma vez que mudanças no tempo de reação a um estímulo-alvo são acompanhadas ao longo do período de exposição. A principal limitação do uso deste protocolo diz respeito à duração de uma hora do experimento. As crianças podem precisar completar todas as quatro tarefas de aprendizagem estatística em várias sessões. Portanto, a plataforma baseada na Web é projetada com essa limitação em mente para que as tarefas possam ser disseminadas individualmente. Essa metodologia permitirá que os usuários investiguem como o processo de aprendizagem estatística se desenrola entre e dentro de domínios e modalidades em crianças de diferentes origens de desenvolvimento.

A aprendizagem estatística é uma habilidade elementar que apoia a aquisição de combinações regidas por regras nos insumos linguísticos¹. A capacidade de aprendizagem estatística bem sucedida em bebês prevê o sucesso do aprendizado de línguas posterior^2,,3. A variabilidade nas habilidades de aprendizagem estatística em crianças em idade escolar também tem sido associada ao vocabulário⁴ e à leitura^5,6. A dificuldade na aprendizagem estatística tem sido proposta como um mecanismo etiológico subjacente ao comprometimento da linguagem⁷. Apesar da associação entre aprendizagem estatística e desfechos linguísticos em populações neurotípicas e atípicas, os mecanismos cognitivos e neurais subjacentes à aprendizagem estatística permanecem mal compreendidos. Além disso, a literatura anterior revelou que, dentro de um indivíduo, a capacidade de aprendizagem estatística não é uniforme, mas independente entre domínios e modalidades^6,,8,,9. A trajetória de desenvolvimento das habilidades de aprendizagem estatística pode variar ainda mais entre domínios e modalidades¹⁰. Esses achados enfatizam a importância de avaliar diferenças individuais na aprendizagem estatística em múltiplas tarefas ao longo do desenvolvimento. No entanto, o campo primeiro requer uma investigação mais sistemática da relação entre aprendizagem estatística e desenvolvimento de primeira língua. Para abordar essas questões, aplicamos métodos inovadores, incluindo uma plataforma de testes baseada na Web¹¹ que atinge um grande número de crianças, e técnicas de neuroimagem baseadas em laboratório (ressonância magnética funcional, ou ressonância magnética) que examinam a codificação em tempo real de informações estatísticas.

As medidas padrão de aprendizagem estatística começam com uma fase de familiarização e são seguidas por uma tarefa de escolha forçada duas alternativas (2-AFC)^12,13. A fase de familiarização introduz um fluxo contínuo de estímulos incorporados com regularidades estatísticas, onde alguns estímulos são mais propensos a co-ocorrer do que outros. A apresentação desses estímulos coincideis segue uma ordem temporal fixa. Os participantes são passivamente expostos ao fluxo durante a fase de familiarização, seguidos de uma tarefa 2-AFC que testa se o participante extraía com sucesso os padrões. A tarefa de precisão 2-AFC apresenta duas sequências consecutivas: uma sequência foi apresentada ao participante durante a fase de familiarização, enquanto a outra é uma sequência nova, ou contém parte da sequência. A precisão acima do acaso no 2-AFC indicaria um aprendizado bem-sucedido no nível do grupo. As tarefas comportamentais tradicionais que avaliam o aprendizado estatístico geralmente dependem da precisão como medida de resultado da aprendizagem. No entanto, a precisão não leva em conta o aprendizado natural da informação à medida que se desenrola no tempo. Uma medida de aprendizagem em tempo real é necessária para aproveitar o processo de aprendizagem implícita da aprendizagem estatística durante o qual as crianças ainda estão codificando as regularidades dos insumos^14,,15,,16. Várias adaptações entre paradigmas foram desenvolvidas em um esforço para se afastar da medida 2-AFC, em direção a medidas de aprendizagem on-line através de respostas comportamentais durante a exposição¹⁶. Estudos que utilizam essas adaptações que medem o tempo de reação durante a fase de exposição descobriram que estavam relacionados à precisão pós-aprendizagem¹⁷ com melhor confiabilidade de teste-reteste em comparação com a precisão em alunos adultos¹⁸.

As medidas neurais também são fundamentais para nossa compreensão de como a aprendizagem se desenrola ao longo do tempo, como o processo implícito pelo qual o aprendizado da língua ocorre provavelmente recruta diferentes recursos neurais daqueles usados uma vez que a linguagem é aprendida¹⁹. As medidas neurais também fornecem insights sobre diferenças nas especializações cognitivas subjacentes à capacidade linguística em populações especiais²⁰. Como o contraste da condição é projetado em um estudo de ressonância magnética é crucial para a forma como interpretamos padrões de ativação neural durante o aprendizado. Uma prática comum é comparar as respostas cerebrais durante a fase de familiarização entre sequências contendo padrões regulares versus aquelas que contêm os mesmos estímulos que são ordenados aleatoriamente. No entanto, pesquisas anteriores que implementavam tal condição de controle aleatório não encontraram evidências para aprender no comportamento, apesar das diferenças neurais entre sequências estruturadas e aleatórias. Isso pode ser devido à interferência de sequências aleatórias no aprendizado de sequências estruturadas, pois ambas foram construídas a partir dos mesmos estímulos^21,22. Outros estudos de ressonância magnética que utilizaram a fala retrógrada ou blocos de aprendizagem anteriores como condição de controle confirmaram que a aprendizagem ocorreu comportamentalmente^19,23. No entanto, cada um desses paradigmas introduziu seu próprio fator de confusão, como o efeito do processamento da linguagem para o primeiro caso e o efeito da ordem experimental para este último caso. Nosso paradigma usa a sequência aleatória como condição de controle, mas mitiga sua interferência no aprendizado dos participantes sobre as sequências estruturadas. Nosso paradigma fMRI também implementa um design misto relacionado a blocos/eventos, que permite a modelagem simultânea de sinais BOLD relacionados a testes transitórios e sustentados relacionados à tarefa²⁴. Por fim, e de forma mais ampla, as medidas neurais permitem a medição da aprendizagem em populações onde a obtenção de uma resposta comportamental explícita pode ser difícil (por exemplo, populações desenvolvimentísticas e especiais)²⁵.

O protocolo atual adota uma medida de tempo de resposta, além das medidas tradicionais de precisão, e examina a ativação cerebral durante a fase de familiarização. A combinação desses métodos visa fornecer um rico conjunto de dados para a investigação de processos de aprendizagem em tempo real. A plataforma baseada na Web oferece um conjunto de medidas de aprendizagem, incluindo o tempo de resposta durante a fase de exposição e a precisão da tarefa 2-AFC durante a fase de teste. O protocolo de neuroimagem permite a investigação dos mecanismos neurais subjacentes que suportam o aprendizado estatístico entre domínios e modalidades. Embora seja ideal medir o aprendizado estatístico dentro de um indivíduo usando os protocolos baseados na web e no FMRI, as tarefas são projetadas para que possam ser disseminadas de forma independente e, portanto, como duas medidas independentes de aprendizagem estatística. Os experimentos de ressonância magnética incluídos no protocolo atual podem ajudar a esclarecer como a codificação de estímulos, a extração de padrões e outros componentes constituintes da aprendizagem estatística são representados por regiões e redes cerebrais particulares.

Todos os participantes deram consentimento por escrito para participar e o estudo foi realizado de acordo com o Conselho de Revisão Institucional.

1. Visão geral do paradigma estatístico de aprendizagem utilizado no protocolo baseado na Web

1. Incluem quatro tarefas no paradigma atual: imagem (visual-não-inlinguística), letra (visual-linguística), tom (auditiva-nãolinguística) e sílaba (auditiva-linguística).
   1. Construa estímulos para tarefas visuais usando 12 imagens de desenhos animados alienígenas (imagem) e 12 letras (letra; B, J, K, A, H, C, F, E, J, G, D, M) mostrando o mesmo alienígena segurando 12 sinais com letras maiúsculas escritas sobre eles.
   2. Construa estímulos auditivos utilizando 12 sílabas inglesas (sílabas; pi,pu,pa,ti,tu.ta,di,du,da,bi,bu,ba) e 12 tons musicais dentro da mesma oitava (tom; F,G,D,G#,C#,B,C,F#,D#,E,A,A#). Os estímulos de sílaba podem ser feitos usando um sintetizador de fala artificial, e podem ser registrados como arquivos separados em Praat^26,27.
2. Na fase de familiarização, apresente estímulos em um fluxo estruturado (ver Figura 1). O feedback não é fornecido em nenhum momento durante a fase de familiarização ou teste.
   NOTA: Dentro de cada tarefa, uma fase de familiarização é imediatamente seguida por uma fase de teste.
   1. Para a tarefa Imagem (visual-não-linguística), estrutura 12 imagens em quatro trigêmeos alvo. Na fase de familiarização, repita cada um dos quatro trigêmeos alvo 24 vezes para um total de 96 trigêmeos.
      NOTA: Os 96 trigêmeos são aleatoriamente concatenados em um fluxo contínuo, com a restrição de que nenhum trigêmeo pode ser imediatamente repetido. As imagens são apresentadas uma de cada vez no centro da tela. Cada imagem é apresentada para 800 ms com 200 ms de intervalo inter-estímulo. Toda a fase de familiarização durará 4 min 48 s.
   2. Certifique-se de que a fase de teste segue sempre a fase de familiarização e é composta por 32 perguntas alternativas de escolha forçada (2AFC). Para cada pergunta, incluem-se 2 opções: um trigêmeo alvo da fase de familiarização e um trigêmeo que não foi incluído na fase de familiarização, referido como um trigêmeo de papel alumínio.
      NOTA: Os trigêmeos de folha são construídos de modo que a posição relativa de cada imagem no trigêmeo de folha seja a mesma do trigêmeo alvo. Cada trigêmeo de destino e trigêmeo são apresentados 8 vezes no total em um teste, e cada par de alvos de folha é repetido. A fase de teste consiste em 32 (4 trigêmeos alvo x 4 trigêmeos de folha x 2 repetições) ensaios ordenados aleatoriamente.
   3. Para a tarefa da letra (visual-linguística) incluem 12 imagens de letras maiúsculas que são organizadas em quatro trigêmeos-alvo (GJA, FKC, LBE e MDH).  Para a fase de teste, crie 4 trigêmeos de folha (GDE, FJH, LKA e MBC) e emparelhe-os com os trigêmeos alvo para formar os 32 testes de 2AFC. Nenhuma carta trigêmea pode conter palavras, siglas comuns ou inicialismos.
   4. Para o tom (auditivo-não-inlinguístico) a tarefa incluem 12 tons puros musicais dentro da mesma oitava (uma escala cromática completa a partir do meio C) e concatena-los em quatro trigêmeos-alvo (F#DE, ABC, C#A#F e GD#G#). Ao contrário das tarefas visuais, a velocidade de apresentação é mais rápida devido às diferenças na preferência perceptiva auditiva^6,,28,29.
      NOTA: Cada um dos quatro trigêmeos alvos é repetido 48 vezes para um total de 192 trigêmeos (o dobro das condições visuais). Todos os trigêmeos são concatenados em um fluxo de som sem trigêmeos sendo repetidos duas vezes seguidas. Tons puros são apresentados um de cada vez enquanto os participantes visualizam uma tela em branco. A duração de cada tom é de 460 ms com um intervalo inter-estímulo de 20 ms. Todo o fluxo dura cerca de 4 min e 36 s. Como nas tarefas visuais, uma fase de teste de 32 ensaios 2AFC com pares de trigêmeos de alvo e papel alumínio (F#BF, AA#G#, C#D#E, GDC) segue imediatamente a fase de familiarização.
   5. Para a sílaba (auditiva-linguística) use 12 sílabas vocálas consoantes (CV) criadas e agrupadas em quatro trigêmeos-alvo (pa-bi-ku, go-la-tu, da-ro-pi e ti-bu-do). A duração de cada sílaba e o intervalo inter-estímulo é o mesmo que a condição do tom. Par de quatro trigêmeos de folha (pa-ro-do, go-bu-ku, da-bi-tu e ti-la-pi) com os trigêmeos alvo na fase de teste.
3. Randomize a ordem das quatro tarefas de aprendizagem estatística entre os participantes.

2. Recrutamento de participantes

NOTA: Enquanto o protocolo baseado na Web e o protocolo fMRI são melhor implementados em conjunto dentro de um único participante, aqui descrevemos as melhores práticas para o recrutamento de participantes para cada tarefa de forma independente.

1. Recrutamento de participantes baseados na Web
   1. Recrutar participantes com 6 anos ou mais. Podem participar participantes participantes de qualquer sexo, raça e etnia; no entanto, a amostra de estudo deve ser representativa da população.
   2. Recrute participantes que sejam falantes de inglês nativos e não tenham sido expostos a línguas além do inglês antes dos 5 anos de idade.
   3. Certifique-se de que eles não relatam nenhum psicológico conhecido (incluindo DDA, depressão, TEPT e ansiedade clínica) e/ou condição neurológica (incluindo derrame, convulsão, tumor cerebral ou traumatismo craniano fechado).
   4. Certifique-se de que os participantes tenham visão normal ou corrigida ao normal (óculos ou contatos estão bem), visão de cor normal e audição normal (sem aparelho auditivo ou dispositivos de implante coclear).
2. Recrutamento de participantes fMRI baseado em tarefas
   1. Recrutar participantes com 6 anos ou mais. Podem participar participantes participantes de qualquer sexo, raça e etnia; no entanto, a amostra de estudo deve ser representativa da população.
   2. Para ser elegível, recrute participantes que sejam falantes de inglês nativos e nunca tenham sido expostos a qualquer idioma além do inglês antes dos 5 anos de idade.
   3. Recrutar indivíduos destros, sem diagnóstico de doença psicológica (incluindo DDA, depressão, TEPT e ansiedade clínica) e condição neurológica (incluindo derrame, convulsão, tumor cerebral ou traumatismo craniano fechado).
   4. Exclua participantes grávidas, claustrofóbicas, tomem drogas psicoativas ou tenham qualquer metal no corpo (incluindo marcapassos, implantes neurais, placas de metal ou articulações, estilhaços e grampos cirúrgicos).
   5. Certifique-se de que os participantes tenham visão normal ou corrigida ao normal (óculos ou contatos estão bem), visão de cor normal e audição normal (sem aparelho auditivo ou dispositivos de implante coclear).
   6. Determinar a elegibilidade para participar da Ressonância Magnética, fazendo com que os participantes (ou os pais, se o participante for menor) preencham um Formulário de Triagem de Segurança de Ressonância Magnética.

3. Protocolo baseado na Web

NOTA: O paradigma de aprendizagem estatística baseado na Web está hospedado em um site seguro (https://www.cogscigame.co¹¹) e desenvolvido usando jsPsych, uma biblioteca JavaScript para criar experimentos comportamentais on-line³⁰.

1. Para reproduzir tarefas, acesse DOI: 10.5281/zenodo.3820620. Todos os scripts e materiais estão disponíveis publicamente. Os pesquisadores podem modificar os scripts e executar os experimentos localmente em qualquer navegador da Web, desde que todos os caminhos para os arquivos de saída sejam configurados adequadamente.
2. Que os participantes completem uma tarefa de cobertura onde eles são orientados a pressionar um botão quando virem um determinado alvo durante todas as fases de familiarização de cada tarefa de aprendizagem estatística.
3. Atribuição de estímulo-alvo para cada tarefa
   1. Na imagem, letras e tarefas de sílabas, escolha aleatoriamente um dos quatro trigêmeos e atribua o alvo ao terceiro estímulo do trigêmeo. Na tarefa de tom, restringir o estímulo-alvo apenas aos tons mais baixos ou mais altos do terceiro estímulo nos trigêmeos, e atribuir a meta ao terceiro estímulo do trigêmeo. Isso é feito porque os estímulos de tom são relativamente mais difíceis de discriminar do que outros tipos de estímulos.
   2. Nas tarefas de sílaba e tom, introduza os participantes a um alienígena e a palavra/nota favorita em sua linguagem alienígena/música folclórica. Diga aos participantes que eles ouvirão a linguagem/música do alienígena e lembrem-se de pressionar a barra espacial sempre que ouvirem a palavra/nota favorita" excluindo o espaço entre /e nota.
   3. Na tarefa de imagem, diga aos participantes para acompanhar um alienígena especial enquanto um grupo de alienígenas se alinham para entrar em uma nave espacial. Na tarefa da carta, diga aos participantes para acompanhar o sinal favorito do alienígena enquanto o alienígena segura cartazes para um desfile. Dê ao participante um teste prático nas tarefas de imagem e letra.
   4. Não forneça instruções explícitas sobre a presença de trigêmeos.
   5. Meça o tempo de resposta ao longo dos 24 ensaios nas tarefas visuais e sobre os 48 ensaios nas tarefas auditivas para avaliar o aprendizado on-line.
   6. Durante a fase de teste, tanto um alvo (incluído na fase de familiarização) quanto o trigêmeo de papel alumínio (não incluído na fase de familiarização) são apresentados ao participante. Instrua os participantes a escolher qual dos dois é mais semelhante ao que viram ou ouviram na fase de familiarização. Cada julgamento deve terminar com uma resposta.
4. Medidas comportamentais de aprendizagem estatística no protocolo baseado na web
   1. Meça o aprendizado em tempo real durante a fase de familiarização através da inclinação linear do tempo de reação (mudança no tempo de reação ao longo da fase de familiarização).
   2. Para ser considerada uma resposta válida ao alvo, verifique se a teclapress deve estar na janela de tempo de um estímulo antes e um estímulo após o estímulo-alvo. Ou seja, -480 ms a +960 ms em relação ao início do alvo nas tarefas auditivas e -1000 ms a +2000 ms nas tarefas visuais. Uma tecla antes do alvo é considerada como antecipação e, portanto, produz um tempo de reação negativa.
   3. Para comparar os tempos de reação entre as condições, transforme os tempos de reação de cada participante para cada tarefa em escores z. Isso normaliza os tempos de reação de um indivíduo para que as pontuações entre as tarefas possam ser comparadas.
   4. Calcule uma inclinação de tempo de reação de cada participante para cada condição usando regressão linear. Insira os tempos de reação normadas z como variável dependente e a ordem de ensaio alvo como variável independente (visual: 1 a 24; auditiva: 1 a 48). A inclinação da linha de regressão linear (coeficiente/estimativa beta) é a inclinação do tempo de reação (inclinação RT).
   5. Meça a exatidão off-line de cada participante para cada condição, dividindo o número de ensaios corretos da fase de teste pelo número total de ensaios (32 ensaios).

4. Protocolo fMRI baseado em tarefas

1. Modificações no paradigma de aprendizagem estatística(Figura 2).
   1. Para cada tarefa, apresentam uma sequência estruturada (contendo regularidades estatísticas) e uma sequência aleatória (sem regularidades estatísticas).
      NOTA: As sequências estruturadas são idênticas às descritas para o protocolo baseado na Web (ver Figura 1). Em contraste, as sequências aleatórias contêm os mesmos 12 estímulos apresentados nas sequências estruturadas, mas são ordenadas pseudo-aleatoriamente. Nenhuma combinação de três estímulos se repete mais de uma vez.
   2. Divida cada sequência em seis blocos menores de comprimento igual (24 estímulos para as tarefas visuais e 48 estímulos para as tarefas auditivas).
   3. Concatenar três blocos estruturados, 3 blocos aleatórios e 6 blocos de descanso (silêncio com uma tela em branco) em uma ordem pseudorandom para criar quatro corridas de estímulos auditivos e quatro corridas de estímulos visuais. Para maximizar o aprendizado das sequências estruturadas, certifique-se de que os blocos aleatórios em cada execução contenham um domínio diferente da sequência estruturada (por exemplo, sequências estruturadas de sílabas são apresentadas juntamente com sequências aleatórias de tom em uma corrida, e sequências aleatórias sílabas são apresentadas juntamente com sequências estruturadas de tom em outra execução).
   4. Inclua 288 imagens a serem apresentadas em cada execução para a tarefa visual com duração aproximada de 4,77 min. Inclua 576 sons a serem apresentados na tarefa auditiva que dura aproximadamente 4,42 min. No início de cada bloco, apresente uma sugestão sobre o alvo com uma sonda verbal e visual: "Agora ouça/procure o [TARGET]".
   5. Entre as quatro corridas da tarefa visual, garantir que duas contenham sequências estruturadas de imagens e as outras duas contenham sequências estruturadas de letras. Entre as quatro corridas da tarefa auditiva, garantir que duas contenham sequências estruturadas de sílabas e as outras duas contenham sequências estruturadas de tons.
2. procedimento de aprendizagem estatística fMRI
   1. Para ajudar a tornar os participantes, especialmente crianças, confortáveis no scanner, pratique a sessão de ressonância magnética primeiro usando um scanner simulado³¹. Um scanner simulado fornece uma experiência naturalista semelhante à sessão de digitalização real, mas é tipicamente situado em um ambiente mais amigável para crianças.
   2. Primeiro introduza a criança ao scanner simulado, ou seja, câmera cerebral, e certifique-se de que elas estão confortáveis antes de colocá-las no scanner.
   3. Apresente-os ao seu "scan-buddy" e explique que o propósito do amigo de digitalização é mantê-los acompanhados e ajudá-los se precisarem de alguma coisa. O amigo de varredura lembrará gentilmente o participante para ficar parado se muito movimento for detectado pela "câmera".
   4. Uma vez no scanner, reproduza vídeos infantis para ajudá-los a se adaptar ao som e ao vídeo. Quando estiverem prontos, toque alguns clipes de som de scanner pré-gravados para prepará-los para os ruídos produzidos pela ressonância magnética real. Durante esse tempo, eles praticam ficar parados e trabalhar com o amigo de varredura.
   5. Introduza as crianças ao paradigma de aprendizagem estatística e as tenha prática fora do scanner. Isso é feito fazendo com que as crianças completem uma breve parte da tarefa em um computador, semelhante ao protocolo baseado na Web, realizando as etapas 3.2.2 e 3.2.3 mencionadas acima.
      NOTA: Os estímulos práticos são os mesmos utilizados na tarefa; no entanto, as crianças só são expostas à sequência aleatória e não às sequências estruturadas, permitindo uma breve habituação aos estímulos e demandas de tarefas sem permitir o aprendizado de sequências específicas.
   6. Certifique-se de que o protocolo de coleta de dados fMRI esteja configurado adequadamente no computador de aquisição de ressonância magnética.
      NOTA: Os parâmetros de aquisição seguem as recomendações do Estudo de Desenvolvimento Cognitivo Do Cérebro do Adolescente (ABCD)³².
   7. Inicie a sessão de digitalização com varreduras de alta resolução ponderadas T1. Adquira-os utilizando uma varredura de volume de 176 fatias de MPRAGE (Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo) com TR (Hora de Repetição) = 2500 ms, TE (Echo Time) = 2,9 ms, ângulo de lançamento = 8°, FOV (Campo de Visão) = 25,6 cm, 256 X 256 tamanho de matriz e 1 mm de espessura de fatia. Esta aquisição terá duração de 7,2 min.
   8. Para adquirir dados funcionais, use imagens eco-planar de peso T2*com aquisição simultânea de varreduras multi-fatias com TR= 800 ms, TE = 32 ms, flip angle = 61°, FOV = 21 cm e matriz = 64 x 64. Neste experimento, 60 fatias adjacentes são adquiridas em uma sequência intercalada com espessura de fatia de 2,5 mm, um FOV de 21 cm e uma matriz 64 X 64, resultando em uma resolução no plano de 2,5 mm x 2,5 mm x 2,5 mm.
   9. Os participantes deitam confortavelmente na cama do scanner fMRI com fones de ouvido que protegem seus ouvidos do ruído do scanner e uma caixa de caixa de resposta/botão na mão (tanto fones de ouvido quanto caixa de botão devem ser compatíveis com scanner).
   10. Coloque um estofamento adicional em torno de sua cabeça para garantir movimento limitado da cabeça durante a coleta de dados. Dê a caixa de resposta do botão ao participante com antecedência para registrar respostas e contrabalançar se a mão esquerda ou direita está usada para pressionar botões entre os participantes.
   11. Dê a cada criança uma opção de um amigo de varredura. Para crianças mais velhas e neurotípicas que se sentem confortáveis sem um amigo de tomografia, dê-lhes uma bola de aperto para notificar o experimentador se eles estão angustiados ou precisam parar. Dê às crianças mais novas e populações especiais uma bola de aperto, mas também forneça a elas um amigo de varredura para ajudá-las (descrita em 4.2.3).
   12. Coloque a bobina da cabeça sobre a cabeça do participante e alinhe a posição do paciente na cama.
   13. No computador de aquisição registre um novo participante. Digite o 8 de cada participante, data de nascimento, peso e altura. O participante pode agora ser inserido no furo da ressonância magnética.
   14. Adquira uma varredura ponderada por T1 enquanto mostra aos participantes um filme.
   15. Antes de iniciar o paradigma de aprendizagem estatística, dê aos participantes as instruções de cada tarefa falando com eles através de um sistema de interfone conectado aos seus fones de ouvido.
   16. Nas tarefas auditivas, diga aos participantes: "Agora vamos jogar um jogo de apertar botões. Você vai ouvir os alienígenas dizer palavras e tocar música. Lembre-se de pressionar o botão na mão esquerda/direita sempre que ouvir o som que estiver ouvindo. Serão 4 partes, e cada peça vai durar cerca de 5 minutos."
   17. Nas tarefas visuais, diga aos participantes: "Agora você vai ver as fotos dos alienígenas e das letras. Sempre que vir a imagem que está procurando, pressione o botão na mão esquerda/direita. Você vai jogar isso 4 vezes seguidas. Vai levar cerca de 5 minutos cada vez.
   18. Inicie o paradigma de aprendizagem estatística no computador de apresentação e adquira os dados de fMRI da tarefa.
   19. Uma vez que o participante tenha completado o paradigma, pare a ressonância magnética, remova-as com segurança de dentro do scanner e remova a bobina da cabeça.
   20. Após a coleta de dados, transfira todos os dados de ressonância magnética do computador de aquisição para um servidor protegido para novas análises.
3. análises de dados fMRI
   1. Analise o tempo de reação no scanner durante a tarefa fMRI de forma semelhante ao cálculo baseado na Web do tempo de reação durante a fase de familiarização. Normalize o tempo de reação para comparar entre as condições e calcule uma inclinação linear usando o tempo de reação normalizado para cada condição de um indivíduo.
   2. Ao analisar os dados do FMRI, primeiro organize e converta dados para a formatação da Estrutura de Dados de Imagem Cerebral³³ (BIDS) utilizando o HeuDiConv³⁴ (https://github.com/nipy/heudiconv).
   3. Pré-processo esses dados usando fMRIPrep^35,36. Este pipeline de pré-processamento automatizado combina metodologia da AFNI³⁷, ANTs^38,Freesurfer³⁹, FSL⁴⁰e Mindboggle⁴¹ para fornecer dados cientificamente rigorosos e reprodutíveis para uso na análise de dados.
      NOTA: O presente estudo implementa um projeto misto de bloco/evento. Os resultados representativos (abaixo) tratam cada mini bloco como um evento (por exemplo, sequência aleatória é um evento, sequência estruturada é um evento, etc.). No entanto, a tarefa também é projetada para que se possa modelar cada estímulo como um evento.
   4. Inclua dois regressores de tarefas para cada execução ("imagem" e "letra" para a condição visual, e "sílaba" e "tom" para a condição auditiva) no design do modelo de primeiro nível. Determine os regressores de tarefas convolving um vetor de tempos de início de evento com suas durações com uma função de resposta hemodinâmica canônica. Calcular diferenças e meios entre corridas dentro de cada assunto para projetos de modelos de nível mais alto. Isso resultará em um contraste entre sequências estruturadas e aleatórias dentro de cada tipo de estímulo.
   5. Crie uma média de ativação de grupo para blocos estruturados em comparação com blocos aleatórios dentro de cada modalidade/domínio.

Resultados comportamentais baseados na Web
Dado que o protocolo atual é projetado para fácil disseminação com populações de desenvolvimento, incluímos resultados preliminares baseados na web com base em dados de 22 crianças em idade escolar em desenvolvimento (Idade Média (M) = 9,3 anos, Idade do Desvio Padrão (SD) = 2,04 anos, faixa = 6,2-12,6 anos, 13 meninas). Na tarefa de aprendizagem estatística baseada na web, as crianças tiveram um desempenho significativamente melhor do que 0,5 nível de chance em todas as condições, indicando aprendizado estatístico bem-sucedido no nível de grupo (ver Tabela 1 para estatísticas; Figura 3). A inclinação do tempo médio de reação foi negativa e significativamente abaixo de 0 na condição sílaba (M = -0,01, SD = 0,02, t(14) = -2,36, p de uma cauda = 0,02) e marginalmente significativo na condição da letra (M = -0,02, DP = 0,06, t(15) = -1,52, p de uma cauda = 0,07, Figura 4), sugerindo uma aceleração mais rápida da detecção de alvos durante a fase de familiarização nas tarefas linguísticas. A inclinação do tempo de reação média não foi significativamente diferente de zero na condição de imagem (M = 0,02, SD = 0,04, t(17) = 1,54, p > de cauda única; .1) ou a condição do tom (M = 0,005, SD = 0,02, t(15) = -5,7 x 10^-17, p > de cauda única; .1), apesar da evidência de aprendizado nas medidas offline de precisão. O alfa de Cronbach foi 0,75 para a tarefa Carta, 0,09 para a tarefa Sílaba, 0,67 para a tarefa Tone e 0,86 para a tarefa Imagem. Correlações entre medidas implícitas (inclinação RT) e medidas explícitas (precisão) do aprendizado estatístico identificam uma relação significativa para a tarefa de Imagem (R = -0,48, p = 0,04) e Tarefa carta (R = -54, p = 0,03). Correlações entre tarefas sugerem ainda que as quatro tarefas podem ter um grau modesto de mecanismo de aprendizagem sobreposto(Figura 5). Embora a precisão em ambas as tarefas visuais tenha sido altamente correlacionada (R = 0,60, p = 0,02), elas também foram positivamente associadas à precisão na tarefa Sílaba (Imagem R = 0,66, p = 0,01; Letra R = .85, p < 0,001).

resultados do fMRI
Os resultados preliminares da RMF foram baseados em dados de nove crianças em idade escolar em desenvolvimento. Essas nove crianças foram um subconjunto das 22 crianças incluídas nos resultados comportamentais baseados na web, já que nem todas as crianças foram ao laboratório para completar a porção de ressonância magnética do estudo. Todos os nove concluíram as tarefas de aprendizagem estatística auditiva ( IdadeM = 10,77 anos, SD = 1,96 anos, faixa = 7,7-13,8 anos, 4 meninas) e sete completaram as tarefas de aprendizagem estatística visual (IdadeM = 11,41 anos, SD = 2,37 anos, intervalo = 7,7-13,8 anos, 4 meninas). Ao comparar blocos estruturados com blocos aleatórios, foram observados agrupamentos significativos nas quatro condições(Figura 6). Na condição sílaba, maior ativação foi encontrada no giro temporal superior esquerdo, insula/operículo frontal, e giro cingulado anterior. Na condição de tom, maior ativação foi encontrada no giro temporal médio esquerdo, giros angulares bilaterais, polo frontal esquerdo, córtex occipital lateral direito, insula direita e operculum frontal direito. Na condição da letra, maior ativação foi encontrada no planum temporal esquerdo. Na condição da imagem, maior ativação foi encontrada no córtex occipital lateral direito. Esses achados preliminares sugerem que os padrões de ativação neural das crianças diferem entre o aprendizado das regularidades estatísticas, dependendo da modalidade e domínio dos estímulos apresentados. O design de tarefas atual é sensível a essas diferenças e pode identificar regiões específicas de tarefas de ativação semelhantes aos estudos anteriores^20,25.

FMRI Resultados Comportamentais
Para demonstrar o aprendizado na porção de ressonância magnética deste estudo, incluímos resultados comportamentais no scanner de 28 adultos (Idade M = 20,8, SD = 3,53, 20 mulheres), pois os dados de 9 crianças não foram suficientes para calcular estatísticas confiáveis. Nossos achados em adultos indicam que o aprendizado ocorreu com sucesso em todas as tarefas para a sequência estruturada, suportada por um tempo de resposta significativamente mais rápido no estruturado em comparação com a condição aleatória, exceto no caso da tarefa de tom (ver Tabela 2 para estatísticas).

Em conjunto, nossas medidas de precisão baseadas na Web e o aumento da ativação para sequências estruturadas versus aleatórias no scanner, indicam que este protocolo pode ser implementado com populações de desenvolvimento para medir o aprendizado estatístico entre domínios e modalidades dentro de um indivíduo. Nossa ressonância magnética comportamental resulta em uma população adulta enfatizando ainda mais a utilidade deste protocolo na medição do aprendizado de sequências estruturadas à medida que se desdobra em tempo real, bem como a capacidade de implementar os protocolos baseados na Web e fMRI de forma independente.

Figura 1: Fase de familiarização de todas as quatro tarefas de aprendizagem estatística. Os trigêmeos de exemplo em cada tarefa são retratados nesta figura. Cada estímulo visual apareceu para 800 ms com um ISI de 200 ms, e cada estímulo auditivo foi ouvido por 460 ms com um ISI de 20 ms. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2: Modificação de familiarização para tarefas de aprendizagem estatística de ressonância magnética. A tarefa fMRI foi semelhante à fase de familiarização baseada na Web, mas introduziu uma sequência aleatória que foi contrabalanceada entre os domínios. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3: Precisão média de aprendizagem estatística (SL) na tarefa baseada na Web em comparação com o nível de chance. Os resultados indicam que os indivíduos tiveram um desempenho significativamente acima do esperado em todas as quatro tarefas, ***de uma cauda p < .001, ** < 0,01, * < 0,05. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4: Tempo médio de reação inclinar-se na tarefa baseada na Web contra zero. Uma inclinação mais negativa indica aceleração mais rápida na detecção de alvos durante a familiarização. A detecção de alvos melhorou significativamente ao longo da exposição durante a tarefa de sílaba. †a-cauda-cauda p = 0,07, * < .05. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 5: Correlações entre tarefas baseadas na Web em todas as quatro tarefas de aprendizagem estatística. (a) Valores não significativos em um alfa de 0,05 são mostrados com um fundo branco. Todas as comparações com um fundo colorido denotam efeitos significativos. (b) Tamanho da amostra para cada comparação parelída. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 6: Ativação neural no nível de grupo para blocos estruturados em comparação com blocos aleatórios dentro de cada modalidade e domínio. Clusters significativos foram limiares em p < de nível voxel; 0,001 e nível de cluster p < 0,05 para cada tarefa. As fatias horizontais foram selecionadas para representar o cluster com o valor z máximo. A barra de cores no canto inferior e direito reflete a mesma escala para todas as parcelas. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Tabela 1: Precisão baseada na Web por condição. Os t-testes de uma amostra representam diferenças de grupo em comparação com 0,5 de nível de chance.

Tabela 2: Diferenças de desempenho comportamental da ressonância magnética em sequências aleatórias versus estruturadas em todas as quatro tarefas em adultos. Os t-testes de amostras emparelhadas representam diferenças de grupo no aprendizado de sequências estruturadas versus aleatórias.

Os métodos apresentados no protocolo atual fornecem um paradigma multimodal para a compreensão dos índices comportamentais e neurais da aprendizagem estatística ao longo do desenvolvimento. O desenho atual permite identificar diferenças individuais na capacidade de aprendizagem estatística entre modalidades e domínios, que podem ser utilizadas para futura investigação da relação entre aprendizagem estatística e desenvolvimento de idiomas. Uma vez que a capacidade de aprendizagem estatística de um indivíduo varia entre domínios e modalidades^6,,8,,9, é ótimo se os participantes completarem todas as quatro tarefas. Achados de crianças e adultos tipicamente em desenvolvimento indicam que o desempenho de um indivíduo entre domínios/modalidades de aprendizagem estatística pode se relacionar diferencialmente com o vocabulário⁴ e a leitura^5,6 desfechos. Por isso, recomendamos que sejam tomadas medidas adicionais de habilidades cognitivas e linguísticas para se relacionar com as medidas de aprendizagem estatística tomadas no protocolo atual.

A pesquisa relatou consistência interna razoável e confiabilidade de teste-reteste dessas tarefas de aprendizagem estatística para adultos^8,,42. No entanto, preocupações com a confiabilidade da tarefa para crianças^{de 42} anos e uma discussão recente sobre questões gerais de medição⁹ indicam uma necessidade urgente de desenvolver medidas de aprendizagem estatística, que levem em conta as características de desenvolvimento das crianças. Embora nossa pesquisa anterior, bem como os dados preliminares do protocolo atual, indiquem alta consistência interna para as tarefas de aprendizagem estatística não linguística em crianças em idade escolar entre 8 e 16 anos de^idade,nossa pesquisa também confirmou uma confiabilidade de tarefa menos satisfatória, particularmente na aprendizagem estatística linguística auditiva que foi relatada antes dos⁴²anos . As diferenças de consistência interna entre as tarefas são particularmente intrigantes à luz dos recentes achados sobre o impacto das experiências linguísticas anteriores de um aluno nos resultados estatísticos de aprendizagem^18,43,44. O desenvolvimento da linguagem e da leitura muda rapidamente durante os anos escolares. A capacidade de aprendizado de cada trigêmeo linguístico auditivo pode diferir substancialmente dentro de cada criança, dependendo do estágio de desenvolvimento e das habilidades linguísticas atuais. A combinação do nosso protocolo com outras medidas de diferença individual oferecerá uma oportunidade emocionante para estudar o efeito em cascata entre as habilidades existentes e a aprendizagem subsequente subjacente à heterogeneidade do desempenho estatístico de aprendizagem ao longo do desenvolvimento.

Um importante benefício do design atual está em sua utilidade para medir o aprendizado estatístico através de uma plataforma web online. Os pesquisadores devem estar cientes do seguinte ao considerar a precisão das medições de tempo de reação através de um navegador web. de Leeuw e Motz (2016)⁴⁵ descobriram que os tempos de resposta medidos através de um navegador da Web eram aproximadamente 25 ms mais longos do que os medidos através de outro software padrão de apresentação de dados. É importante ressaltar que esse atraso foi constante em todos os ensaios. Como nossa medida de aprendizado em tempo real nas tarefas baseadas na Web é a inclinação da mudança no tempo de reação, os efeitos do atraso no tempo de reação foram minimizados usando comparações dentro do assunto. de Leeuw (2015)³⁰ também reconheceu que o tempo de reação medido via jsPsych pode ser afetado por fatores como a velocidade de processamento do computador ou o número de tarefas carregadas em segundo plano. Para minimizar esses efeitos, recomendamos normalizar o tempo de resposta dentro de cada participante individual antes de calcular a inclinação do tempo de resposta³⁰.

O protocolo atual, fornecendo métodos robustos para demonstrar grande variabilidade no comportamento de aprendizagem entre domínios e modalidades, foi projetado para investigar diferenças individuais de aprendizagem estatística. No entanto, este protocolo não é adequado para investigar questões como se a aprendizagem estatística visual é inerentemente mais fácil do que a aprendizagem estatística auditiva. A interpretação das diferenças de desempenho em nível de grupo entre tarefas é difícil devido a todos os fatores de confusão que não somos capazes de controlar, como a familiaridade dos estímulos^{14,43,,46,,47} , saliência sensorial e velocidade de processamento²⁸. Relacionado à familiaridade dos estímulos, é bem estabelecido que as experiências anteriores de um indivíduo com os estímulos podem influenciar seu desempenho estatístico de aprendizagem. Além disso, as tarefas visuais e auditivas são difíceis de comparar diretamente devido a diferenças na saliência dos estímulos e taxa de apresentação nessas modalidades. Portanto, nossos métodos são desenhados com o objetivo de investigar diferenças individuais na aprendizagem estatística. No entanto, com abordagens avançadas de análise de ressonância magnética, nosso protocolo é adequado para estudar questões teóricas sobre a natureza da aprendizagem estatística, por exemplo, podemos perguntar quais redes cerebrais são sensíveis às regularidades em cada domínio e como os padrões de engajamento neural diferem/sobrepõem.

O protocolo atual foi desenvolvido para ser amigável à criança e de fácil acesso para maximizar a pesquisa em populações neurotípicas e atípicas. Durante a implementação deste protocolo com crianças pequenas ou com transtornos de desenvolvimento, um passo crítico é dar pausas entre cada tarefa de SL para evitar a fadiga. Cada condição das tarefas baseadas na web pode ser disseminada individualmente para aliviar as demandas cognitivas. Antes da digitalização, o scanner simulado pode ser usado para reduzir a ansiedade das crianças e o movimento da cabeça em preparação para a tarefa real de ressonância magnética. Um pesquisador de questões adicionais deve estar ciente de uma preocupação geral ao conduzir qualquer estudo de neuroimagem: movimento. Um movimento rotacional da cabeça de apenas 0,3 mm pode fazer com que os artefatos se manifestem. Em um esforço para minimizar a probabilidade de artefatos de movimento, o protocolo atual limitou cada corrida a durar menos de 5 minutos⁴⁸. Os participantes devem ser encorajados a ficar parados durante cada corrida de 5 minutos, mas autorizados a se mover ou esticar entre as corridas, a fim de reduzir o movimento durante a varredura real. Também recomendamos técnicas rigorosas de análise de dados para corrigir artefatos relacionados ao movimento nos dados fMRI⁴⁹.

Dada a contribuição crítica da capacidade de aprendizagem estatística na aquisição posterior da língua, é necessário desenvolver medidas mais abrangentes e confiáveis que avaliem o aprendizado em tempo real e off-line das regularidades estatísticas. A proposta atual é um primeiro passo para delinear como as diferenças individuais na capacidade de aprendizagem estatística baseadas no domínio/modalidade podem explicar as variações nos resultados posteriores da linguagem.

O protocolo atual, fornecendo métodos robustos para demonstrar grande variabilidade no comportamento de aprendizagem entre domínios e modalidades, foi projetado para investigar diferenças individuais de aprendizagem estatística. No entanto, este protocolo não é adequado para investigar questões como se a aprendizagem estatística visual é inerentemente mais fácil do que a aprendizagem estatística auditiva. A interpretação das diferenças de desempenho em nível de grupo entre tarefas é difícil devido a todos os fatores de confusão que não somos capazes de controlar

Os autores não têm nada a revelar.

Agradecemos a Yoel Sanchez Araujo e Wendy Georgan por sua contribuição no design inicial da plataforma baseada na web. Agradecemos a An Nguyen e Violet Kozloff por seu trabalho em melhorar as tarefas de aprendizagem estatística baseadas na web, implementar as tarefas de ressonância magnética e pilotar as tarefas em participantes adultos. Agradecemos a Violet Kozloff e Parker Robbins por sua contribuição na assistência à coleta de dados em crianças. Agradecemos a Ibrahim Malik, John Christopher, Trevor Wigal e Keith Schneider no Centro de Imagem Biológica e Cerebral da Universidade de Delaware por sua ajuda na coleta de dados de neuroimagem. Este trabalho é financiado em parte pelo Instituto Nacional de Surdez e outros Transtornos da Comunicação (PI: Qi; NIH 1R21DC017576) e a Diretoria da Fundação Nacional de Ciências para Ciências Sociais, Comportamentais e Econômicas (PI: Schneider, Co-PI: Qi & Golinkoff; NSF 1911462).